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我的科学家以更高的分辨率改进了卫星遥感算法

时间:2020-11-12 16:56:04
核心提示:新京报(记者周怀宗)随着卫星遥感技术在农业领域的应用,人们可以越来越准确地获取种植面积、苗木状况等多种数据,但是如果不同的卫星分辨率...

新京报(记者周怀宗)随着卫星遥感技术在农业领域的应用,人们可以越来越准确地获取种植面积、苗木状况等多种数据,但是如果不同的卫星分辨率和观测周期不同,如何提高遥感数据的精度呢?最近,中国农业科学院农业资源与农业区域化研究所农业遥感小组与美国农业部水文遥感实验室联合开发了一种新的融合算法。

比较了融合效果(左图像为原始Landsat图像,中间图像为新算法crc图像,右图像为经典融合算法StarFM图像)。

中国农业科学院区域化学研究所研究员孙亮说,卫星遥感数据有两大要素,一是高时效性,一是高时间分辨率,二是高清晰度,即高空间分辨率。然而,由于受到卫星传感器的限制,这两个元素在同一颗卫星上很难同时存在。更多的情况是,它们是不同卫星的特征。一种类型的卫星具有较高的重访周期,例如MODIS系列卫星,它能够每天进行观测,但其空间分辨率仅为500×1000米。另一种卫星的空间分辨率较高,但重访周期较长,如陆地卫星系列卫星,空间分辨率为30米,但重访周期可达16天。

这一次,中美两国科学家共同开发的融合算法结合了两种卫星数据的优点,同时形成了一组高时间、高空间分辨率的数据,对农业条件的监测具有十分重要的意义。

然而,这种算法的基本假设也导致了它在作物种植结构复杂的地区的应用,无法准确地获得小的地块信息,针对这一问题,提出了一种基于作物参考曲线的高时空分辨率植被指数重建算法,与现有的融合算法相比,该算法具有较高的精度和最稳定的性能,特别适用于在云雨天气较频繁时,高空间分辨率数据较少的植被指数时间序列重建,可进一步应用于作物生长监测和产量预测。

这项研究是由美国宇航局引进年轻人才的项目和相关项目资助的。这项研究成果发表在环境遥感(遥感)杂志上。

新京报记者周怀宗

唐正校对魏卓

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